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文档简介

聚类分析目录CONTENTSK-Means聚类

系统聚类

目的与方法

二阶聚类

一、目的与方法01K-Means聚类-快速聚类1.聚类分析是对样本和变量进行分析的一种统计方法。目的是根据事物本性的特性，将相似的事物归类。被归为一类的生物具有较高的相似性，不同类间的事物有着很大的差异。2.不同类型的数据计算距离远近的方法（1）定距型变量：欧氏距离、平方欧氏距离、契比雪夫距离（2）定序型变量：卡方距离、Phi距离（3）二值变量：简单相关系数、雅可比系数3.分类过程的：快速聚类、系统聚类和两步聚类

二、K-Means聚类及其实现过程K-Means聚类01实现过程0201K-Means聚类1.K-Means聚类也称快速聚类，是MacQueen于1967年提出的。它将数据看成k维空间上的点，以距离作为测度个体“亲疏程变”的指标，并通过牺牲多个解为代价换得高的执行效率。2.参与聚类分析的变量必须是数值型变量，且至少要有1个。3.指定一个表明观测量特征的变量作为标示变量。02K-Means聚类的实现过程分析(A)-分类(F)-K-均值聚类-参数设定-确定操作过程

【例】研究者统计了某班级学生身高、体重与肺活量三类数据，请使用快速聚类，将29个学生分成3类。

三、系统聚类系统聚类01实现过程0201系统聚类-分层聚类系统聚类也称为分层聚类，首先将一定数量的样品或指标各自看成一类，根据样品（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。2.分系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，R型聚类是对变量进行聚类02系统聚类的实现过程分析(A)-分类(F)-系统聚类-参数设定-确定操作过程

【例】某市场调查公司对5个商场从购物环境和服务质量两个方面进行的评价，请使用层次聚类，对5个商场进行分类。

四、二阶聚类二阶聚类01实现过程0201二阶聚类二阶聚类也称为两步聚类：第一步，构建一个分类的特征树(CF)；第二步，使用凝聚算法对特征树的叶节点进行分组。二阶聚类是一个探索性的分析工具，主要是用来揭示原始数据的自然的分类或分组。该方法能同时处理分类变量和连续变量。02二阶聚类的实现过程分析(A)-分类(F)-二阶聚类-参数设定-确定操作过程

【例】有一份关于企业员工收入情况的调查数据，研究

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